研究人员最近公布了一种由人工智能驱动的创新型“电子舌”技术，它能够识别液体中的细微差异。宾夕法尼亚州立大学的一个团队主导了这项研究，展示了人工智能如何重新定义我们对味道的感知和分析方式。
电子舌能够识别液体的差异，比如不同含水量的牛奶、各种汽水、咖啡混合物，甚至果汁变质的迹象。工程科学与力学教授萨帕特希·达斯（Saptarshi Das）说：“我们试图制造一个人造舌头，但我们体验不同食物的过程不仅仅涉及舌头。”达斯教授解释了电子舌如何模拟味觉所涉及的生物过程，这远远超出了基本的五种味觉类别。为了人工模拟味觉皮层，研究人员开发了一种神经网络，这是一种模仿人脑的机器学习算法。该研究的合著者哈里克里希南·拉维钱德兰（Harikrishnan Ravichandran）是工程科学与力学专业的博士生。拉维钱德兰说：“在这项工作中，我们正在考虑几种化学物质，看传感器是否能准确检测它们，此外，它们是否能检测类似食物之间的细微差异，并辨别食品安全问题的实例。”
专家指出，离子敏感场效应晶体管（ISFETs）已成为化学传感应用中不可或缺的工具。研究人员写道：“ISFETs通过将化学溶液成分的变化转化为电信号来工作，使其成为环境监测、医疗诊断和工业过程控制的理想选择。”“ISFET 技术的最新进展，包括功能化的多路复用阵列和先进的数据分析，提高了它们的性能。”
电子舌能够广泛检测和分类众多物质，以显著的精度评估其质量、真伪和新鲜度。这种综合方法不仅有可能彻底改变食品安全和生产，还将其应用扩展到医疗诊断等领域。根据研究的主要作者安德鲁·潘诺内（Andrew Pannone）的说法，当利用机器得出的品质因数时，人工智能达到了接近理想的 95%以上的推理准确率。
为了更深入地了解人工智能的决策过程，该团队应用了沙普利加法解释——一种基于博弈论的先进方法。这种技术使研究人员能够分析人工智能在评估中如何权衡各种因素，为每个决策背后的推理提供更清晰的视图。达斯教授解释说：“我们发现网络关注数据中更微妙的特征——这些是我们人类难以正确定义的东西。”这突出了神经网络的整体方法如何减轻可能每天发生的变化。
达斯教授指出，电子舌的能力“仅受其训练的数据限制”，这暗示了在医疗诊断中的未来应用。“我们发现我们可以接受不完美。这就是大自然的本质——它充满了不完美，但它仍然可以做出稳健的决策，就像我们的电子舌一样。”电子舌的能力仅受其训练的数据限制，使其有可能在医疗诊断和各种行业中应用。一个显著的优势在于传感器的稳健性，这一特性可以支持在各行业中的广泛部署，尽管存在日常变化。此外，这些传感器不需要完全相同，这使它们更实用且更具成本效益。就像在自然界中一样，电子舌可以在不完美中做出稳健的决策。
电子舌的潜在应用不仅限于基本的味觉检测。这种多功能工具能够满足从食品和饮料质量控制到医疗诊断等各种行业的需求。通过检测不同的化学物质并评估新鲜度和真实性等因素，电子舌展示了其适应性。研究人员认为，这种技术的稳健性，结合神经网络适应日常变化的能力，使电子舌成为任何需要精确和快速物质识别的行业的宝贵资产。该研究发表在《自然》杂志上。
